장광호 

K&L Gates 변호사 

지난 칼럼에서는 AI는 발명자가 될 수 없으며 AI를 활용해 개발한 발명품이 특허를 받기 위한 요건에 대해 알아보았다. 이번 칼럼에서는 다가오는 AI시대에 특허를 받는 것이 어떻게 달라질지 알아보고자 한다.

결론부터 말하면 AI시대에는 특허받기가 지금보다 어려워 질지도 모른다. 특허를 받기 위해서는 발명품의 신규성과 진보성을 증명해야 한다. 특허출원 과정에서 말하는 발명의 신규성은 일반적으로 어떤 발명이 특허청에 출원되기 전에 하나의 선행문서에 해당 발명의 내용이 모두 공개되어 있지 않았다는 점을 의미하고, 발명의 진보성은 하나 이상의 선행문서를 조합해서 해당 발명에 도달하는 것이 자명하지 않았음을 의미한다.

특허가 출원되면 보통 특허청에서는 선행문서 검색을 하고, 검색을 통해 찾은 선행문서 대비 출원된 발명에 신규성과 진보성이 있는지 확인한다. 보통 특허청 심사관이 찾은 선행문서가 출원된 발명과 얼마나 비슷한지에 따라 특허를 받기가 쉬워지기도 하고 어려워지기도 한다. 즉,심사관의 선행문서 검색능력에 따라 특허받기의 난이도가 달라지는 것이다.

그런데 AI시대에는 AI가 선행문서 검색에 활용되어 비슷한 선행문서를 찾는 것이 훨씬 수월해질 것으로 예상된다. 예를 들어, AI가 수십 장의 특허 출원서를 수초만에 검토하고, 이를 바탕으로 검색 키워드를 추천한다. 또한, 추천된 검색 키워드로 AI가 수십만 혹은 수백만 선행문서를 검토하고, 심사 중인 발명과 가장 관련성이 높은 선행문서를 선별한다. 심사의 효율성을 높이기 위해 해당 발명과 유관한 순서대로 선행문서들을 나열하거나 선행문서에서 심사 중인 발명과 관련된 부분만을 발췌해서 심사관에게 보여줄 수도 있다.

AI가 선행문서를 생성할 수도 있다. 구글의 딥마인드는 2022년경 AI 단백질 구조 예측 프로그램인 ‘알파폴드’를 이용해 2억 개 이상의 단백질 구조를 예측하고, 2023년에는 220만 개의 새로운 결정성 물질을 찾아냈다. 이뿐만 아니라 기존의 온라인 데이터를 기반으로 단어들을 변형하고 조합하여 선행문서를 자동으로 생성하고 온라인상에 게시하는 AI도 존재한다. 타인이 특정 기술분야의 특허를 받는 것을 방해하는 것이 주요 목적이다.

심지어 일부에서는 AI 자체가 특허의 진보성을 부정하는데 활용될 수도 있다고 주장한다. 예를 들어, 특정 AI서버가 2022년까지의 온라인 데이터를 통해서 학습된 경우, 해당 AI서버에게 2023년 이후 출원된 발명이 2022년까지의 데이터에 비추어 보았을 때 자명했는지 물어보고 그 대답을 소송이나 출원 과정에서 활용하는 것이다. AI의 대답이 결정적인 근거가 되기는 어렵겠지만 보조 근거로라도 활용하려는 시도가 있을 수도 있다.

이처럼 다가오는 AI시대에는 AI를 활용하여 선행문서를 보다 정확하고 효과적으로 검색하는 것뿐만 아니라, AI가 선행문서를 자동으로 생성하여 특허를 받을 수 있는 아이디어를 내는 것이 더 어려워질 수도 있다. 현재의 AI기술 수준으로는 아직 미흡할지 모르지만, AI의 빠른 발전속도를 감안하면 생각보다 더 빠른 미래에 현실로 다가올 것으로 보인다. 문의 (312) 807-4315, James.Jang@klgates.com